Inteligencia artificial: ¿Cómo ayuda a la descarbonización de los bienes raíces?
La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para ayudar a los bienes raíces a crear un futuro con bajas emisiones de carbono. La descarbonización de los bienes raíces de la manera más efectiva implica cada vez más una combinación de experiencia humana y tecnología en rápida evolución.
Un número creciente de edificios de hoy en día incorporan una gama de tecnología inteligente que rastrea el rendimiento y mejora la eficiencia energética. La inteligencia artificial es la siguiente capa.
Se está convirtiendo rápidamente en una herramienta vital para interpretar los vastos conjuntos de datos generados por edificios inteligentes, desde sensores de IOT, medidores de intervalo, herramientas de gestión del agua e informes de software de mantenimiento continuo hasta facturas de servicios públicos históricas.
«El poder de la IA es poder aprender de los flujos de datos en tiempo real y de la información contextual para revelar patrones de consumo y proporcionar recomendaciones inteligentes que pueden ayudar a reducir las emisiones de carbono», indica Ariel Castillo, director de Tecnología de JLL.
Y agrega: «En el camino hacia la descarbonización, es fundamental medir el rendimiento de referencia y realizar un seguimiento del progreso hacia objetivos específicos. Al utilizar estos flujos de datos variados, la IA puede optimizar la eficiencia energética sin afectar la comodidad de los inquilinos».
También puede ayudar a los administradores de las instalaciones a abordar los problemas antes de que los ocupantes se vean afectados, reduciendo la cantidad de llamadas de servicio y manteniendo la satisfacción de los inquilinos.
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«Los sistemas de IA eliminan el trabajo pesado de analizar estos datos, proporcionando los conocimientos adecuados en el momento adecuado y liberando tiempo para la elaboración de estrategias y la toma de decisiones de orden superior», explica Castillo.
Inteligencia artificial ayuda al cumplimiento de las normas
A medida que más empresas establecen objetivos y estándares de sostenibilidad, otro aspecto importante de la IA es apoyar el cumplimiento y la presentación de informes.
Existen herramientas que recopilan datos ambientales y de utilidad para monitorear el rendimiento, con una función de informes automatizados que ayuda a las empresas a comparar el progreso con marcos reconocidos.
Otras herramientas de IA están ayudando a los propietarios de bienes raíces a mantenerse al tanto de las complejas y cambiantes regulaciones de sostenibilidad al resaltar las acciones para cumplir con las leyes entrantes.
Un área emergente es ayudar a la toma de decisiones de sostenibilidad en las carteras de bienes raíces.
Las nuevas herramientas de IA están escaneando datos como la información de arrendamiento y las emisiones de activos para ofrecer recomendaciones basadas en datos sobre qué edificios vender y cuáles modernizar, al tiempo que señalan soluciones de descarbonización adaptadas a la condición de los edificios.
Otra área de crecimiento es abordar el carbono incorporado. La IA está ayudando a hacer que las nuevas construcciones y el equipamiento sean más sostenibles al asumir la laboriosa tarea de identificar materiales con una menor huella de carbono.
La importancia de los datos para los bienes raíces
Los datos siguen siendo un factor clave en el valor que la IA aporta a los bienes raíces. La recopilación de datos suficientes y de alta calidad es vital para desarrollar modelos de IA confiables.
Aunque el sesgo de los datos no es típico en los datos generados por edificios inteligentes, la información que se introduce en las herramientas de IA debe describir con precisión las condiciones del edificio.
Si bien la supervisión humana es fundamental, los sistemas de IA también pueden capacitarse para reconocer datos «buenos» y «malos» y aprender a marcar las brechas de datos.
Finalmente, la incertidumbre sobre el retorno de la inversión es otro obstáculo actual para la adopción de la IA. Aquí es donde el monitoreo de subconjuntos de datos seleccionados puede validar la precisión y el impacto tangible de la IA, ayudando a las empresas a evaluar la viabilidad operativa y los ahorros potenciales de una herramienta.
